AI-agenttien aika on nyt – suurin kysymys ei kuitenkaan enää liity teknologiaan, vaan siihen, miten tunnistaa arvo hypen takana. Moni suomalaisyritys on vasta alkumatkalla agenttien hyödyntämisessä, mutta kiireen tuntu on jo kova. Tässä blogissa pyrin antamaan avaimet agentin arvon valjastamiseksi ja hyötyjen tunnistamiseksi.
Yksi päätös auttaa alkuun agenttien hyödyntämisessä
Hypen seasta voi olla haastavaa hahmottaa, mihin agentti oikeasti sopii ja mihin ei. Tiedätkö, miten tekoälystä syntyy arvoa, ja missä se todennäköisesti tuhlaa resursseja? Mikä erottaa hyvän käyttötapauksen huonosta? Mitkä mittarit todentavat arvon?
Jos vastasit "ei" edes yhteen edeltävistä kysymyksistä, olet oikeassa paikassa. Suurin osa suomalaisista johtajista on täysin samassa tilanteessa, mutta hajurakoa kilpailussa voi tehdä päätöksellä: aloitatko oppimatkan tänään vai vuoden päästä.
Golfkentällä tapaamasi kollega ei osaa neuvoa, mihin järjestelmään sinun pitäisi agentti laittaa. Agenttikauppias tuntee puolestaan oman tuotteensa, mutta ei sinun liiketoimintaasi. Oikean päätöksen voit tehdä vain sinä, mutta siihen tarvitset sopivat työkalut.
Onko agentti oikea ratkaisu tehtävällesi?
Ennen kuin alat miettiä AI-agentin pilotointia, kannattaa pysähtyä hetkeksi. Seuraavan pikatestin avulla voit tunnistaa, onko tekoäly, prosessi, data, vai ohjeistus oikea ratkaisu tehtävällesi.
Käyttötapauksen valinnan pikatesti
A. Onko tehtävä tarkasti rajattu ja tavoite selkeä?
- Kyllä → Jatka kohtaan B.
- Ei → AI ei voi toimia. Rajaa tehtävää tai tavoitetta.
B. Onko mahdollinen virhe siedettävä ja korjattavissa?
- Kyllä → Jatka kohtaan C.
- Ei → Älä käytä AI:ta vaan jotain muuta menetelmää.
C. Ovatko data ja integraatiot saatavilla prosessin alusta loppuun?
- Kyllä → Jatka kohtaan D.
- Ei → Laita ensin perusasiat kuntoon. Harkitse AI:ta myöhemmin.
D. Onko AI:n nopeus tai kyky tuottaa useita vaihtoehtoja hyödyllinen?
- Kyllä → Käyttötapaus on todennäköisesti sopiva. Ota AI käyttöön.
- Ei → AI:n käyttö ei luultavasti tuota hyötyä.
Pikatesti valotti, onko käyttötapaus teorian tasolla mahdollinen. Käytäntö ratkaistaan seuraavien neljän totuuden kautta – niiden avulla voit määrittää, milloin agentti tuottaa arvoa ja milloin se voi viedä enemmän kuin antaa.
AI-agenttien neljä epämukavaa totuutta
Totuus #1: AI ei ole tarkka – hyvä käyttötapaus sietää virheitä
AI-agentti ei ole tarkkuustyökalu, joka tekee aina samaa laatua samalla tahdilla. Se arvioi todennäköisyyksiä ja tekee päätelmiä epätäydellisestä tiedosta. Jos annat sille virheetöntä suoritusta vaativan tehtävän, tulet epäonnistumaan.
Paradoksaalisesti AI:n suuri hyöty on sen kyky tehdä virheitä ja sietää muiden tekemiä virheitä. Tosimaailman datassa on aina virheitä, ohjeistus on puutteellista ja ristiriitaista, termit ovat monitulkintaisia. Hyvä käyttötapaus sietää sen kaiken, sillä muuten agentti ei saisi koskaan mitään aikaan.
Esimerkin kautta havainnollistettuna, elintarvikealan markkinatutkimuksessa asiat ovat usein monitulkintaisia. Kurkku on kasvitieteen mukaan hedelmä, mutta yleisesti sen ajatellaan olevan vihannes. Markkinatutkimuksen AI-apuri luokittelee sen vihannekseksi, mikä on teknisesti ottaen virhe, mutta on tarpeellinen kompromissi tehtävän suorituksen kannalta. Suurten tietomassojen analysoinnissa agentin eteen tulee paljon vastaavia vaikeampiakin tilanteita, joissa AI joutuu sietämään virheitä ja monitulkintaisuutta, jotta tehtävä tulee suoritetuksi. Hyvässä käyttötapauksessa kompromissit ja satunnaiset tulkintavirheet eivät ole ongelma.
"Epätäydellinen tulos nopeasti" on parempi kuin "täydellinen tulos liian myöhään".
Totuus #2: AI ei osaa lukea ajatuksia – ohjeista kunnolla tai valmistaudu epäonnistumaan
Lähes jokainen AI:n käyttötapaus kärsii puutteellisesta tehtävän kuvauksesta. Usein ajatellaan, että agentti jotenkin tietää kontekstin, prioriteetit ja toivotun lopputuloksen – todellisuus on kuitenkin toinen.
Agenttiin tulee suhtautua kuin juuri palkattuun kesäharjoittelijaan, joka ei vielä tiedä firmasta eikä alasta mitään. Tarvitaan selkeät ohjeet, rajattu tehtävä ja konkreettinen tavoite. Jos et pysty selittämään tehtävää uudelle työntekijälle, et pysty selittämään sitä AI:llekään.
Totuus #3: AI ei korjaa sotkuja – ilman datan siivousta tekoäly ei voi toimia
Tietojenkäsittelyn teoria sanoo, että kerran hukattu tieto ei palaa takaisin. Mikään käsittely ei sitä korjaa. Silti moni yrittää käyttää tekoälyä korjaamaan dokumentaation puutteet, datan virheet tai prosessien sekavuuden. Se ei toimi.
AI voi toki käsitellä suurempia tietomassoja nopeammin kuin ihminen, mutta se tarvitsee toimivan perustan. Jos data on sekaisin, agentti vain monistaa sekaannuksen. Jos prosessi on epäselvä, agentti tekee siitä arvaamattoman. Jos dokumentaatio puuttuu, agentti hallusinoi. Laita ensin perusasiat kuntoon tai hyväksy, että agentin tulokset ovat epäluotettavia. Tehokas agentti saattaa onnistua piilottamaan ongelmat, jolloin ne saavat rauhassa kasvaa vielä suuremmiksi ongelmiksi.
Totuus #4: Arvon luominen vaatii dataa ja integraatioita
Myyjän demo näyttää aina hyvältä: Agentti toimii täydellisesti kontrolloidussa ympäristössä, testidatalla, ilman integraatoita. Sitten alkaa karu todellisuus: miten agentti saa datan järjestelmistäsi? Minne se tallentaa tulokset? Kuka vastaa virheistä? Miten prosessi muuttuu? Integraatio, muutosten hallinta, ylläpito ja muut seikat ovat usein ne eniten työllistävät vaiheet. Niihin täytyy rakentaa ratkaisut samalla kun tuot agentin taloon.
Hyvän käyttötapauksen esimerkki
Eräässä suomalaisessa yrityksessä tekoälyapuri otettiin käyttöön elintarvikealan markkinatutkimusten teossa. Ihmissilmin työ oli kahden viikon urakka, sillä tekstimuotoista dataa oli valtava määrä ja se oli peräisin monimutkaisista lähteistä.
Agentin avulla sama työ tehdään nyt muutamassa tunnissa – ei siksi, että tekoäly olisi älykkäämpi, vaan koska tehtävä on sille sopiva, eli rajattu, toistuva ja virheensietoinen. Yksittäiset virheet eivät vaikuta lopputulokseen ja hyödyn mittarit ovat selkeät; aika, hinta ja laatu. Tähän perusreseptiin jokainen onnistunut AI-käyttötapaus tiivistyy.
Agentin arvon realisoituminen on kiinni mittareissa ja muutosvaiheen sietämisessä
Kun sopiva käyttötapaus on löydetty, seuraava askel on ymmärtää, miksi jotkut onnistuvat ja toiset eivät. Näitä peruslainalaisuuksia ei sovi ohittaa – eivätkä ne katoa teknologian kehittyessä.
Arvo näkyy ajassa, laadussa ja rahassa, ei kyselyissä tai fiiliksessä. Ennen agentin tuotantoon viemistä on tärkeää kehittää sopivat mittarit määritetyn tavoitteen pohjalta. Esimerkiksi prosessin läpimenoaika, vasteaika, tuottavuus, asiakaskokemuksen mittarit ja säästetty työaika havainnollistavat arvon toteutumista. Mittarit ovat aina numeerisia, ja jos järjestelmät ovat agenteille sopivia, ne sopivat myös arvon mittaamiseen.
Agentin käyttöönotto vaatii myös aikaa. Ihmisten tulee opetella uusiin prosesseihin ennen kuin lopullinen arvo näkyy, joten alkuvaihe vaatii ajallista investointia vähintään kuukauden verran, mutta useimmissa yrityksissä kokonainen kvartaali on sopiva aika uuteen tilanteeseen sopeutumiseen.
Jos testiajan jälkeen huomataan, että agentti ei tuota arvoa, kannattaa se rohkeasti poistaa käytöstä. Agentit maksavat ja vaativat ylläpitoa, joten tuottamattomista investoinneista kannattaa päästää irti ja etsiä uusia vaihtoehtoja. Epäonnistuminenkin on normaali osa prosessia, sillä täydellistä käyttötapausta ei voi ennakkoon määrittää. Osa kokeiluista menee väistämättäkin pieleen, ja jos et epäonnistu AI-kokeiluissa, teet ehkä liian turvallisia valintoja.
Anna lupa epäonnistua ja keskity ihmisiin – älä teknologiaan
Kuten muidenkin teknologiakentän hypeaiheiden kohdalla ja liiketoiminnan mittareita tuijotellessa, helposti unohtuva seikka on, että onnistumisten ja arvon luonnin juurena ovat aina ihmiset.
Jos et ole vielä hypännyt agenttikelkkaan tai olet alkuvaiheilla, kiireen tuntu tulosten maksimointiin on ymmärrettävä. Kilpailijat saattavat kertoa onnistumisista toisensa perään, mutta kiiltävien uutisointien takana on luultavasti vähintään vuoden verran kokeiluja epäonnistumisten kautta. Epäonnistumiset eivät vain päädy otsikoihin.
Itse teknologia on se helpoin palanen palapelistä ja vain pieni osa AI-agentteihin liittyvistä investoinneista. Aito arvo saavutetaan siitä, kun ymmärretään, mihin teknologiaa kannattaa käyttää ja mihin ei. Mitkä käyttötapaukset toimivat, mitkä eivät, miten data tulee valmistella, miten prosesseja muutetaan ja ihmisiä koulutetaan.
Aloita siis pienestä, valitse yksi rajattu käyttötapaus, kehitä mittarit ja anna itsellesi lupa epäonnistua. Älä rakenna kokonaisvaltaista agenttistrategiaa ennen kuin olet oppinut yhden agentin kanssa, sillä teoria ei korvaa kokemusta.
Haluatko jutella aiheesta lisää?
Keskustellaan lisää LinkedInissä - verkostoidu Mikon kanssa tästä.
Voit myös ottaa meihin yhteyttä lomakkeen kautta. Autamme sinua mielellämme kohti fiksuja ja kestäviä tekoälyratkaisuja!
